Un modelo de Inteligencia Artificial podría acelerar el desarrollo de fármacos

L a última versión de AlphaFold AI puede ayudar a los biólogos a predecir cómo las proteínas interactúan entre sí y con otras moléculas, lo que supone una gran ayuda para la investigación farmacéutica.

 

 

Un sistema de Inteligencia Artificial (IA)  puede determinar no sólo cómo se pliegan las proteínas sino también cómo interactúan con otras proteínas, moléculas de fármacos o ADN. Los bioquímicos y los investigadores farmacéuticos dicen que la herramienta tiene el potencial de acelerar enormemente su trabajo, como ayudar a descubrir nuevos fármacos.

 

Las proteínas, que desempeñan muchas funciones importantes en los seres vivos, están formadas por cadenas de aminoácidos, pero sus complejas formas tridimensionales son difíciles de predecir.

 

Este avance ha sido posible gracias a Google DeepMind, el laboratorio central de inteligencia artificial de la empresa tecnológica, que ha conseguido una versión más sofisticada de su sistema de inteligencia artificial que ayuda a los científicos a entender el comportamiento de los mecanismos microscópicos que mueven las células del cuerpo humano, tal y como se ha publicado en  la revista científica Nature.

 

La primera versión de esta IA se lanzó en 2020. Sin embargo, fue  AlphFold 2 la que trajo verdaderas revoluciones en el campo de la ciencia en 2021.  Este sistema podía predecir las estructuras de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos insertada por los profesionales en menos de tres minutos. Previamente, los biólogos pasaban años e incluso décadas intentando determinar la forma de cada proteína. 

 

 

Son precisamente estas proteínas las que desempeñan muchas funciones importantes en los seres vivos, están formadas por cadenas de aminoácidos, pero sus complejas formas tridimensionales son difíciles de predecir.

 

La novedad de este nuevo sistema es que es capaz de modelar cómo las proteínas, incluidos los anticuerpos, interactúan entre sí, así como con otras biomoléculas como las cadenas de ADN y ARN. DeepMind dice que la precisión de sus predicciones es al menos un 50 por ciento mayor que la de los métodos existentes.

 

La mayoría de las moléculas de fármacos funcionan uniéndose a sitios específicos de las proteínas. AlphaFold 3 podría acelerar rápidamente el desarrollo de nuevos medicamentos al crear una forma rápida de probar cómo las moléculas candidatas a medicamentos interactúan con las proteínas en una computadora antes de realizar pruebas de laboratorio largas y costosas.

 

Este nuevo sistema es de alta utilidad para el desarrollo de fármacos, ya que la mayoría de ellos tienen una relación directa con las proteínas. En este sentido, AlphaFold 3 puede acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos al crear una forma rápida de comprobar con la inteligencia artificial cómo intercatúan las moléculas seleccionadas con las proteínas antes de realizar extensas pruebas de laboratorio. 

 

Además, emplea un tipo de red de aprendizaje automático denominado modelo de difusión. Este es empleado en los sistemas de inteligencia artificial que generan imágenes como Midjourney o Stabile Diffusion. También, la nueva versión es capaz de crear la estructura conjunta de las proteínas y su relación con otras células en 3D, revelando cómo encajan todas ellas.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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